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Explore como os novos modelos de Deep Research podem automatizar pesquisas complexas. Também compararemos os modelos lançados pela OpenAI, Google e Perplexity.
A pesquisa sempre foi uma corrida contra o tempo. Agora, com a inteligência artificial (IA), essa corrida está se tornando mais rápida do que nunca. A IA não se trata apenas de automatizar tarefas. Ela está mudando a forma como coletamos, analisamos e interpretamos informações. Desde a triagem de conjuntos de dados massivos até a descoberta de insights em segundos, as ferramentas de pesquisa de IA estão redefinindo a velocidade e a profundidade da descoberta de informações.
Uma parte fundamental dessa mudança é a ascensão dos modelos de Pesquisa Profunda, que rapidamente se tornaram uma grande tendência. Empresas em toda a indústria de IA estão lançando suas próprias versões, sinalizando uma mudança fundamental em como a IA processa e entrega informações.
Ao contrário das ferramentas de IA tradicionais que oferecem respostas superficiais, esses modelos avançados se aprofundam, tentando fornecer insights altamente contextualizados e precisos. Empresas de tecnologia líderes como OpenAI, Google e Perplexity estão impulsionando este movimento, melhorando continuamente as capacidades de pesquisa da IA.
Este progresso é evidente em testes de benchmark como o Humanity’s Last Exam, que avalia um modelo de IA em raciocínio complexo e resolução de problemas. O modelo Deep Research da OpenAI mostrou uma melhoria impressionante em relação às versões anteriores. Este salto no desempenho significa que o modelo pode abordar questões de pesquisa desafiadoras com precisão e exatidão.
Neste artigo, vamos explorar os recursos exclusivos dos modelos Deep Research da OpenAI, Google e Perplexity. Veremos como esses modelos estão aprimorando os métodos de pesquisa, aumentando a produtividade e moldando o futuro dos assistentes alimentados por IA.
Uma visão geral dos modelos de Deep Research
Vamos começar dando uma olhada mais de perto em como diferentes modelos de Deep Research estão impulsionando a inovação em pesquisa com insights avançados.
Modelo Deep Research da OpenAI
Em 2 de fevereiro de 2025, a OpenAI apresentou o Deep Research, um agente de IA avançado semelhante a um modelo, projetado para pesquisa aprofundada e em várias etapas. Habilitado por uma variante do próximo modelo OpenAI o3, ele pode escanear centenas de fontes, incluindo texto, imagens e PDFs. Em seguida, usa esses dados para gerar relatórios detalhados e citados em apenas 5 a 30 minutos, o que é muito mais rápido do que a pesquisa manual.
Ao contrário dos chatbots básicos de IA, o Deep Research é construído para profissionais de setores como finanças, ciência e engenharia que precisam de ferramentas com precisão e profundidade, e não apenas respostas rápidas. O Deep Research até pede esclarecimentos aos usuários durante o processo para refinar seus resultados.
A OpenAI continua a aprimorá-lo e, recentemente, adicionou imagens incorporadas com citações e melhor manuseio de arquivos. No geral, seja analisando mercados ou detalhando estudos técnicos, o Deep Research visa fornecer insights estruturados e confiáveis.
Fig. 1. Uma visão do modelo Deep Research da OpenAI.
Modelo de Pesquisa Profunda Gemini do Google
O Gemini Deep Research do Google, que foi lançado em 11 de dezembro de 2024, é um assistente de IA projetado para simplificar as complexidades das tarefas relacionadas à pesquisa profunda. Ele automatiza todo o processo, realizando pesquisas na web, analisando dados e gerando relatórios estruturados. Ele também fornece links diretos para a fonte, tudo em cerca de cinco minutos.
O que torna o Gemini único é a sua abordagem dinâmica e iterativa. Em vez de apenas apresentar resultados estáticos, ele refina as suas consultas à medida que descobre novas informações. Começa por procurar informações gerais, mas muda o seu foco à medida que reúne mais detalhes. Este processo repete-se até criar um resumo claro e bem estruturado para ser exportado como um documento bem formatado.
O Gemini também pode ajudar os usuários a descobrir recursos valiosos, mas muitas vezes negligenciados, que as pesquisas padrão poderiam perder. Se você precisar de mais detalhes sobre um determinado tópico, pode simplesmente fazer uma pergunta de acompanhamento, e o Gemini pode refinar o relatório em tempo real.
Lançado em 14 de fevereiro de 2025, o modo Deep Research do Perplexity leva o sistema de perguntas e respostas para o próximo nível. Ele realiza várias pesquisas, analisa centenas de fontes e aplica raciocínio avançado para fornecer insights de nível especializado, tudo em apenas alguns minutos.
Esta ferramenta economiza tempo ao lidar com tópicos complexos que, de outra forma, exigiriam horas de pesquisa manual. Sua abordagem é inteligente e adaptável: ele pesquisa na web, lê documentos e refina sua estratégia à medida que coleta mais informações. O resultado pode ser um relatório claro e detalhado que você pode exportar como um PDF ou um documento ou compartilhar como uma Perplexity Page.
Fig. 3. Interface de chat de pesquisa profunda da Perplexity.
O que distingue cada modelo de IA de Investigação Profunda?
O que realmente distingue estes modelos é a sua abordagem de investigação inteligente. Cada um utiliza técnicas avançadas para fornecer respostas de alta qualidade de forma eficiente.
Aqui está uma rápida visão de como eles funcionam:
Modelo de Pesquisa Profunda da OpenAI: Foi treinado de ponta a ponta com aprendizado por reforço em tarefas desafiadoras de navegação e raciocínio, permitindo que ele planeje trajetórias de pesquisa de várias etapas para localizar e verificar dados. Ele se adapta em tempo real, retrocedendo e ajustando sua estratégia com base em informações recém-descobertas.
Modelo Gemini Deep Research do Google: Ele cria um plano de pesquisa de várias etapas e navega e refina iterativamente suas pesquisas na web para coletar, verificar e sintetizar dados relevantes. Ele ajusta continuamente sua abordagem com base em novas informações.
Modelo de Pesquisa Aprofundada da Perplexity: Ele gera e refina iterativamente um plano de pesquisa, pesquisando, lendo e raciocinando sobre centenas de fontes para construir uma compreensão profunda de um tópico.
Apesar de terem diferentes processos em execução sob o capô desses modelos, eles compartilham muitos recursos. Todos podem analisar dados, identificar padrões-chave e gerar relatórios estruturados, apresentando insights em um formato claro e legível. Da mesma forma, eles podem usar recursos visuais, como gráficos, para tornar as informações mais fáceis de interpretar. Além disso, eles oferecem suporte ao gerenciamento de citações integrado que garante a transparência.
Fig 4. Funções principais dos modelos Deep Research. Imagem do autor.
O impacto dos modelos de Deep Research
Os modelos de Deep Research têm o potencial de redefinir a forma como trabalhamos, lidando com tarefas de pesquisa complexas com rapidez e precisão. Eles podem analisar grandes quantidades de informações em minutos, fornecendo insights estruturados que economizam tempo em todos os setores.
Ao identificar padrões ocultos e gerar observações precisas, estes modelos podem ajudar as organizações a otimizar as operações, antecipar tendências e tomar decisões mais inteligentes. Além das grandes empresas, tornam a investigação de nível especializado acessível a estudantes, pequenas empresas e indivíduos, permitindo escolhas informadas sem conhecimento especializado.
Aplicações no mundo real em todos os setores
Aqui estão algumas aplicações do mundo real dos modelos de Deep Research:
Investimento e análise financeira: Eles podem ser usados para criar uma análise aprofundada de dados de mercado, relatórios financeiros e tendências de notícias para ajudar investidores e analistas a identificar oportunidades e riscos lucrativos.
Aceleração da pesquisa científica: Pesquisadores em áreas como medicina podem usar esses modelos para estudar dados e explorar novas descobertas. Por exemplo, eles podem escanear milhares de artigos de pesquisa para identificar tratamentos potenciais.
Insights de desenvolvimento de produto: Estes modelos podem ajudar a rever o feedback dos clientes, as tendências de mercado e os dados da concorrência para informar a inovação de produtos e o planeamento estratégico.
Apoio às decisões políticas: Governos e organizações de pesquisa podem usar esses modelos para analisar questões globais e ajudar na criação de políticas e regulamentos mais impactantes.
Pesquisa jurídica automatizada: Estes modelos podem analisar rapidamente vastas bases de dados de jurisprudência, estatutos e pareceres jurídicos para identificar precedentes e insights relevantes.
Comparando os modelos de Pesquisa Profunda
Cada um dos modelos Deep Research vem com seus próprios pontos fortes e limitações. Por exemplo, o modelo Deep Research da OpenAI atinge 26,6% de precisão no benchmark Humanity’s Last Exam, embora seja restrito a usuários Pro.
Enquanto isso, o modelo Deep Research da Perplexity oferece uma interface amigável com consultas diárias gratuitas, atingindo 21,1% de precisão. Ao mesmo tempo, o modelo Deep Research da Gemini é um assistente de IA mais rápido, mas atinge uma precisão menor de 6,2% e requer uma assinatura paga do Gemini Advanced.
Fig 5. Comparando os modelos Deep Research. Imagem do autor.
Prós e contras de aproveitar modelos de Deep Research
Agora que vimos como esses modelos podem gerar insights em vários setores, vamos dar uma olhada rápida em suas vantagens:
Escalabilidade: Esses modelos podem se adaptar a várias necessidades de pesquisa, desde a recuperação rápida de informações até a análise aprofundada. Eles lidam com consultas de pequena escala e projetos de grande escala em todos os setores.
Economia de custos: A automatização de processos de pesquisa complexos reduz a necessidade de trabalho manual, reduzindo significativamente os custos de mão de obra. As organizações podem redirecionar essas economias para a inovação, melhorando a produtividade geral.
Antecipação de tendências: Esses modelos podem analisar grandes quantidades de dados para identificar tendências emergentes antes que se tornem populares. Ao detectar padrões e mudanças precocemente, eles ajudam os usuários a tomar decisões informadas.
Embora esses modelos ofereçam muitas vantagens, eles também apresentam certos desafios a serem lembrados:
Sobrecarga de contexto: Esses modelos podem, por vezes, analisar em excesso, fixando-se em detalhes menores e produzindo relatórios extensos. Os usuários podem precisar refinar a saída para extrair os insights mais relevantes.
Dilemas éticos: Os modelos de IA de pesquisa profunda podem extrair informações de conteúdo protegido por direitos autorais. Isso pode levar a potenciais problemas legais. As empresas podem revisar cuidadosamente os resultados para garantir a conformidade.
Dependência de habilidades: Obter os melhores resultados requer conhecimento de IA. Instruções pouco claras levam a respostas vagas. Usuários que não têm experiência na elaboração de consultas precisas podem ter dificuldades para maximizar o potencial do modelo.
Principais conclusões
Os modelos de Deep Research ainda estão em seus estágios iniciais. Embora ofereçam acesso rápido a respostas bem pesquisadas, essas respostas nem sempre são confiáveis. Esses modelos podem, por vezes, interpretar mal os dados, misturar fontes credíveis com boatos ou deixar de destacar incertezas. No entanto, com os avanços contínuos, eles têm o potencial de se tornarem ferramentas de pesquisa confiáveis.
Para respostas rápidas, modelos mais simples como o GPT-4o funcionam bem e podem ser mais económicos. No entanto, à medida que a IA continua a melhorar, podemos esperar que estes modelos de Investigação Profunda evoluam e ofereçam informações diárias ainda mais precisas.
